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Scikit-learn（以前称为scikits.learn，也称为sklearn）是针对Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN。Scikit-learn中文文档由CDA数据科学研究院翻译，扫码关注获取更多信息。

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s c i k i t l e a r n 中 文 社 区 安 装 用 户 指 南 A P I 案 例 更 多 入 门 教 程 更 新 日 志 词 汇 表 常 见 问 题 交 流 群 s c i k i t l e a r n M a c h i n e L e a r n i n g i n P y t h o n 入 门 0 . 2 3 版 本 的 发 布 要 点 G i t H u b 交 流 微 信 群 二 维 码 简 单 有 效 的 工 具 进 行 预 测 数 据 分 析 每 个 人 都 可 以 访 问 ， 并 且 可 以 在 各 种 情 况 下 重 用 基 于 N u m P y ， S c i P y 和 m a t p l o t l i b 构 建 开 源 ， 可 商 业 使 用 B S D 许 可 证 分 类 标 识 对 象 所 属 的 类 别 。 应 用 范 围 ： 垃 圾 邮 件 检 测 ， 图 像 识 别 。 算 法 ： S V M 最 近 邻 随 机 森 林 更 多 . . . E x a m p l e s 回 归 预 测 与 对 象 关 联 的 连 续 值 属 性 。 应 用 范 围 ： 药 物 反 应 ， 股 票 价 格 。 算 法 ： S V R 最 近 邻 随 机 森 林 更 多 . . . E x a m p l e s 聚 类 自 动 将 相 似 对 象 归 为 一 组 。 应 用 ： 客 户 细 分 ， 分 组 实 验 成 果 。 算 法 ： K 均 值 谱 聚 类 M e a n S h i f t 更 多 . . . E x a m p l e s 降 维 减 少 要 考 虑 的 随 机 变 量 的 数 量 。 应 用 ： 可 视 化 ， 提 高 效 率 。 算 法 ： K 均 值 特 征 选 择 非 负 矩 阵 分 解 更 多 . . . E x a m p l e s 模 型 选 择 比 较 ， 验 证 和 选 择 参 数 和 模 型 。 应 用 ： 通 过 参 数 调 整 改 进 精 度 。 算 法 ： 网 格 搜 索 交 叉 验 证 指 标 更 多 . . . E x a m p l e s 预 处 理 特 征 提 取 和 归 一 化 。 应 用 程 序 ： 转 换 输 入 数 据 ， 例 如 文 本 ， 以 供 机 器 学 习 算 法 使 用 。 算 法 ： 预 处 理 特 征 提 取 更 多 . . . E x a m p l e s 新 闻 正 在 开 发 中 的 版 本 : 更 新 日 志 ( C h a n g e l o g ) 2 0 2 0 年 8 月 . s c i k i t l e a r n 0 . 2 3 . 2 可 供 下 载 ( 更 新 日 志 ) . 2 0 2 0 年 5 月 . s c i k i t l e a r n 0 . 2 3 . 1 可 供 下 载 ( 更 新 日 志 ) . 2 0 2 0 年 5 月 . s c i k i t l e a r n 0 . 2 3 . 0 可 供 下 载 ( 更 新 日 志 ) . S c i k i t l e a r n f r o m 0 . 2 3 要 求 P y t h o n 3 . 6 或 更 高 版 本 . 2 0 2 0 年 3 月 . s c i k i t l e a r n 0 . 2 2 . 2 可 供 下 载 ( 更 新 日 志 ) . 2 0 2 0 年 1 月 . s c i k i t l e a r n 0 . 2 2 . 1 可 供 下 载 ( 更 新 日 志 ) . 2 0 1 9 年 1 2 月 . s c i k i t l e a r n 0 . 2 2 可 供 下 载 ( 更 新 日 志 a n d 发 布 亮 点 ) . S c i k i t l e a r n f r o m 0 . 2 1 要 求 P y t h o n 3 . 5 或 更 高 版 本 . 2 0 1 9 年 7 月 . s c i k i t l e a r n 0 . 2 1 . 3 ( C h a n g e l o g ) a n d 0 . 2 0 . 4 ( 更 新 日 志 ) 可 供 下 载 . 2 0 1 9 年 5 月 . s c i k i t l e a r n 0 . 2 1 . 0 t o 0 . 2 1 . 2 可 供 下 载 ( 更 新 日 志 ) . 关 于 关 于 我 们 ： C D A 数 据 科 学 研 究 院 赞 助 支 持 ： C D A 考 试 认 证 中 心 客 服 电 话 ： + 8 6 4 0 0 0 5 1 9 1 9 1 邮 箱 ： s e r v i c e @ c d a . c n 关 注 我 们 S c i k i t l e a r n 中 文 文 档 由 C D A 数 据 科 学 研 究 院 翻 译 ， 扫 码 关 注 获 取 更 多 信 息 。 I t h i n k i t s t h e m o s t w e l l d e s i g n e d M L p a c k a g e I v e s e e n s o f a r . s c i k i t l e a r n s e a s e o f u s e , p e r f o r m a n c e a n d o v e r a l l v a r i e t y o f a l g o r i t h m s i m p l e m e n t e d h a s p r o v e d i n v a l u a b l e [ . . . ] . T h e g r e a t b e n e f i t o f s c i k i t l e a r n i s i t s f a s t l e a r n i n g c u r v e [ . . . ] I t a l l o w s u s t o d o A W e s o m e s t u f f w e w o u l d n o t o t h e r w i s e a c c o m p l i s h s c i k i t l e a r n m a k e s d o i n g a d v a n c e d a n a l y s i s i n P y t h o n a c c e s s i b l e t o a n y o n e . M o r e t e s t i m o n i a l s C o p y r i g h t © 2 0 1 5 2 0 2 0 , C D A 数 据 科 学 研 究 院 版 权 所 有 京 I C P 备 1 1 0 0 1 9 6 0 号 1 3 加 入 交 流 群 备 注 : 机 器 学 习

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